化学業界におけるデジタルトランスフォーメーション - サステナブルな将来へのステップ

Jennifer Sexton , Director/CAS Custom Services

Digital data wave and network abstract background

化学は現在の数多くの必需品をもたらしており、研究やイノベーション、そして経済成長を推進する基盤となっている一方、気候変動の主な原因でもあります。

有害な物質や温室効果ガスの排出、または適切な廃棄物管理の欠如といった事はすべて、不適切な化学の慣行に起因しており、それを全面的に改革しなければ、新しい持続可能性の目標を達成することはできません。

近年、サステナブルなソリューションを加速させるデジタル技術や強力な認知ツールへの関心が高まっています。 より良いデータ管理から資源利用の改善まで、デジタルトランスフォーメーションは、化学プロセスを再考・最適化することで産業界に力を与え、環境への影響を軽減させることができます。 しかしながら、今後10年間の予測では、デジタルトランスフォーメーションに取り組む企業の成功確率はわずか30%に留まるとされています。

誤った助言によるデジタル化戦略は、本来は賢明であった投資をたちまち失望へと変えてしまいます。 一方、デジタル技術やその可能性の範囲について十分に理解し、そして戦略的な導入のためのパートナーがいれば、新たなチャンスを明らかにし、市場における競争力を大幅に高めながら持続可能性の目標を達成しやすくなります。

デジタル化とナレッジマネジメント - 強固なデータ基盤の構築

初期段階の研究開発から市販後調査に至るまで、化学業界では継続的に膨大な量のデータが生成・収集されています。 しかし、組織内および組織間において調和が欠如していると、貴重な情報が失われ、資源が浪費されてしまいます。 こういった非構造化データまたは「ダークデータ」は、保存されている全データの55%を占めると推定されており、これがこの分野の研究やイノベーションを大幅に遅らせています。

デジタル化することで、環境フットプリントを削減しながら、データやラボのワークフローを構造化することができます。 グローバルに取引されている木材の40%以上が製紙業界によるものである現状においては、デジタルナレッジマネジメントシステムによってデータの損失を防ぎ、森林の伐採を最小限に抑えることができます。

10年前、ネイチャー誌の “Scientists losing data at a rapid rate” という記事では、科学データの約80%が20年後には利用できなくなると報じられました。 幸いデジタルソリューションが台頭したことにより、研究者はレガシー科学データを有効活用し、データ駆動型イノベーションを生み出すための基盤として転換させることができるようになりました。

大手医療技術企業が、いかにして社内の研究開発データへのアクセスを向上させたか、その詳細はこのケーススタディをダウンロードしてお読みください。

イノベーションの機会を見極める - AI を活用したソリューションで化学プロセスを最適化する

今日、化学企業の80%以上が、持続可能性は収益の伸びと同程度に重要になっていると宣言しています。 よりサステナブルな選択肢を取り入れるために大幅に慣行を改革しているにもかかわらず、多くの化学ワークフローは、依然として有害な廃棄物や温室効果ガスを発生させる溶剤や化石燃料に依存しています。 各プロセスをもっと環境に優しい代替物質に置き換えるには、多くの時間と金銭的な投資を必要とする、長い道のりになります。 化学におけるデジタル化が進んできたおかげで、今や認知ツールは投資収益率(ROI)を高めながら、持続可能性とイノベーションへの近道を提供しています。

人工知能(AI)を活用した検索とアナリティクスなら、対象とする範囲と目的に合致した情報を効果的にピンポイントで見つけることができます。 予測モデルは、社内データベースを直接スクリーニングすることで、より優れた化学配合やサステナブルな製造ワークフロー、そして生産性向上のための正確な推奨を生成できます。 2022年には、企業の3分の2が持続可能性の目標に取り組むために、AI戦略を積極的に策定していると回答しています。

AIを活用したプロジェクトが増加するに従って、AIの精度を確保するためには、強固なデータ基盤と確固たるトレーニング戦略が必要になります。 多様性が欠如したデータや低品質なデータは、パフォーマンスのばらつきやモデルのドリフトを引き起こし、それによりAIの予測が影響を受け、投資の失敗につながります。 豊富なデータセットとキュレーションされたトレーニングセットがあれば、予測AIと機械学習モデルを検証して、次のブレークスルーを特定できるようになります。

高品質のトレーニングデータと機械学習が新しい化学をどのように支えるか、詳しく知るには、こちらのケーススタディをダウンロードしてください。

サステナブルな化学への移行 - 変化を続ける法規制要件への対応

配合から廃棄物管理に至るまで、化学物質のライフサイクルは厳格なガイドラインの対象となっており、また、多くの場合、国や地域間で整合性もありません。 広範な法規制の状勢に加え、ガイドラインも、変化する科学知識や技術の進歩、または社会の期待に合わせて、見直しや更新が頻繁に行われます。

その複雑で変容し続ける規制の性質上、持続可能性を推進する規制要求に対応することは、化学企業にとって大きな課題となっています。 絶えず変化し、散在するフレームワークに対応していくため、多くの化学企業は、財務的に負担があるにもかかわらず、専門の規制対応部門を設置しています。 的確な社内プロセスを導入すれば、コストとリスクを大幅に軽減しながら、変化する環境政策へのコンプライアンスを確実にすることが可能になります。

規制の順守には、一般的に包括的な化学物質の記録、詳細な製造工程、最新の安全データシートなど、広範な文書化が必要になります。 こういった要件の収集には、異なる方法論で集められた膨大なデータセットを、さまざまな部門から参照する必要があります。 このプロセスは難しい作業で時間もかかるため、研究に焦点を合わせることができなくなります。

標準化されたデータ管理システムによって、包括的で正確な監査証跡を確立するようにすれば、楽になります。 化学文書に加えられた変更は、簡単に検索できるデータベースを使って記録・追跡すれば、規制基準や環境方針が変化しても、知識を構造化し、アクセスしやすくし、そして最新状態を維持することができるようになります。

化学業界におけるデジタルトランスフォーメーションは、より環境に優しい将来のための礎

持続可能性に対する意識の高まりにより、化学業界はプロセスを見直し、環境への影響を最小限に抑え、そして資源を節約するために、環境に優しい代替策を模索しています。

最適化されたデータ管理システム、検証済みのAIモデル、そして多機能アルゴリズムを通じて、デジタルトランスフォーメーションはビジネスを大きく変革するプロセスになります。これにより、化学企業には、日々の業務に革新的でサステナブルな慣行を取り入れる大きなチャンスがもたらされるのです。